- 大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果
WeeJot
人工智能人工智能
目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型（LLMs）已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练，掌握了丰富的语言知识和模式识别能力，从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而，预训练模型的通用性也意味着它
- 2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年，人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象，投资持续增长、基础设施发生变革，技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入，试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- AI生成前端页面：解放前端开发，拥抱AI时代的高效
前端
在数字时代，效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说，重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，一个新的时代已经到来——AI代码生成器（例如ScriptEcho）的出现，正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响，并着重介绍如何利用AI技术，例如ScriptEcho，来提升前端开发效率，从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓，OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前，「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓，OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台，机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」，在随后的时间里，伴随AI的跨越式发展，机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一，覆盖的领域、范围更加广泛，维度更加细化。机器之心20
- 高效员工培训：AI赋能企业发展新纪元
前端
在当今竞争激烈的商业环境中，员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能，提高工作效率，更能增强企业核心竞争力，推动企业持续发展。然而，传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如，传统的线下培训需要耗费大量时间和资源，难以满足员工个性化学习需求，培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战，人工智能（AI）技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革，为构建
- 探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析
刘通双Elsie
探索未来视频创作：Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tune-A-Video在数字艺术与人工智能的交汇点上，Tune-A-Vi
- 对于编程零基础，第一个语言是 Python 的人有什么建议？
cda2024
python开发语言
在当今数字化时代，编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员，还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树，掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说，Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂，而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么，对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人，有哪些实用的建议呢？1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- OpenAI进军实体机器人：GPT赋能的智能未来
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近年来，人工智能技术飞速发展，深刻地改变着我们的生活。而OpenAI作为人工智能领域的领军者，其最新动作更是引人注目：进军实体机器人领域！这不仅标志着人工智能技术应用场景的重大拓展，也预示着未来智能机器人时代的加速到来。本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略，分析其背后的深层逻辑，并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局：从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
- Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013（附各系统下载链接）
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 企业如何打造高效智能问答系统？一文详解架构与实现！
功城师
大语言模型自然语言处理LLM人工智能智能问答RAGAgent
随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构，帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分，每个部分承担着不同的职责，分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计，整个系统的工作流程得以
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？
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在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中，整个流程可以大致划分为两大部分：前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心，通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先，确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI行业高压与人才健康：纪念Felix Hill，并探讨AI代码生成工具的价值
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今天，我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill，这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力，这促使我们思考如何利用技术，例如AI代码生成器，来改善开发者的工作环境，提升效率，守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
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- 直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构，近年来，基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛，AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道
前端
人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测，探讨其背后的逻辑，并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观，他既肯定了AI在特定领域的进步，
- 数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策
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在瞬息万变的商业环境中，准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格，效率低下，难以应对市场变化的快速冲击。然而，随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展，数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇，并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能，提升销售预测的准确性和效率，助力企业实现数据驱动增
- 人类为何追求AGI？一个AI代码生成工具的思考
前端
近年来，“AI写代码工具”的出现，无疑为软件开发领域带来了革命性的变化。而我们今天要探讨的，是关于人类对通用人工智能（AGI）的追求，以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题：人类为何如此痴迷于AGI，而非将更多精力放在改善人类生活本身？文章作者表达了对AGI发展方向的担忧。他认为，目前对AGI的追求，更多地体现在创造能够取代人类的超级智能上，例如“少数派报告式”的行
- AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命
前端
近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考，也为我们探讨AI代码生成工具，以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力
前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型，但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析，零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而，构建这些AI赋能的零售应用，需要强大的前端开发能力，这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- AI赋能：2024年，如何用AI提升效率，我的15个实用技巧及2025年展望
前端
2024年，人工智能技术突飞猛进，深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者，我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年，我探索了各种AI工具，并将其应用于我的日常工作中，显著缩短了工作流程，节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧，并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作：从代码到图像，全方位提升首先，AI极大地辅助了我的编程工作。对
- AI时代的前端开发：技能提升与职业发展之路
前端
在瞬息万变的科技时代，个人职业发展的重要性日益凸显。提升技能，不断学习，已经不再是锦上添花，而是立足之本，是我们在竞争激烈的职场中脱颖而出的关键。而人工智能（AI）技术的快速发展，为我们提供了前所未有的机遇，特别是对于前端开发领域，AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。AI赋能前端开发：个性化学习路径前端开发领域的技术栈庞大而复杂，涵盖HTML、CSS、JavaScript、各种框
- AI赋能：加速产品开发，提升公司竞争力
前端
在当今快节奏的商业环境中，产品开发效率直接关系到公司的生存和发展。然而，许多公司面临着产品开发周期长、成本高、市场响应速度慢等诸多挑战。这些挑战不仅延缓了产品上市时间，也增加了市场竞争的风险。因此，提高产品开发效率，成为企业提升核心竞争力的关键。而人工智能技术的应用，为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代，快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂，从需求分析、设计、编码到测试和上线
- 未来教育：AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育，以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
- AI赋能人力资源：效率提升新路径
前端
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业，从自动驾驶到医疗诊断，AI的应用日益广泛。而人力资源领域，作为企业运营的核心环节，也正经历着AI带来的深刻变革。传统的人力资源管理面临诸多挑战，例如招聘效率低、候选人筛选精准度不足、员工培训成本高昂以及数据分析能力有限等。这些问题不仅影响企业的招聘速度和效率，也制约了企业的发展。为了应对这些挑战，越来越多的企业开始探索AI技术在人力资源领域的应
- 2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书
引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对AI应用的需求日益旺盛。然而，传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题，难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。JeecgBoot作为一款优秀的开源低代码开发平台，拥有庞大的用户群体和丰富的功能模块。为了顺应技术发展趋势，满足用户需求，JeecgBoot计划向AI低代码平台转型，打造一款集低代码开发和AI能力于一体的新一代
- AI大模型学习路线
liuhenghui5201
AIpythonAI大模型
阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建
- 2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索
109702008
杂谈人工智能
一、引言2024年，技术领域的发展日新月异，我在这片汹涌的浪潮中不断探索与成长。这一年，我不仅见证了人工智能技术的飞速发展，还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程，实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。本文将从总结盘点的角度，回顾我在技术领域的成长历程，并对未来进行展望。二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类）
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记：
1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类：
枚举（Enumeration）
位集合（BitSet）
向量（Vector）
栈（Stack）
字典（Dictionary）
哈希表（Hashtable）
属性（Properties）
以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？ 我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？ var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应
正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN，过滤文件
征客丶
SVN
环境：
TortoiseSVN 1.8
配置：
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：
多类型用英文空格分开
*name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下：
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点：
* 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码：
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下：
表test 数据如下：
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务，有如下两种方式：
第一种：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个：
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比
